El tamaño del efecto es la medida, o en que medida es superior un valor de otro, esto tiene lugar cuando encontramos diferencias por ejemplo en la T de sudent, y el estadístico nos dice que A es diferente de B, pero en qué medida es diferente o cuanto es esa diferencia, no solo que es mejor sino en que medida es mejor, o en que medida se diferencia A de B. Para esto se requiere rechazar, la hipótesis nula Ho, porque la hipótesis alterna me va a decir que son iguales, y si son iguales, entonces no hay diferencia, para que haya una diferencia, tiene que probarse la hipótesis nula. El resultado es un valor absoluto, es decir me puede dar como resultado -0.2, el negativo no tiene mayor transcendencia es el orden de los factores.

Ahora, los principales estadísticos en comparación de dos variables:

1.       D de Cohen: SD similares, es la más usada, este estadístico se utiliza cuanto la desviación estándar de las dos variables es similar

2.       Delta de Glass: SD diferentes, cuando las desviaciones estándar difieren

3.       G de Hedges: Cuando los grupos son de diferentes tamaños.

Por lo general, se utiliza la D de Cohen, tiene como fórmula M1-M1/ SD, es el cociente entre la diferencia de medias entre la desviación estándar. Los valores del tamaño del efecto varían y son en decimales, normalmente tiene tamaños entre 0 y 1. El pequeño es menor a 0.3, el mediano de 0.3 a 0.7, grande y mayor a 0.7, además puede ser mayor a uno, y ya sería muy grande.

El ANOVA, también tratándose de mas de dos variables de comparación, también se puede medir el tamaño del efecto, a pesar de que ahí tenemos el estadístico cuadrado que indica la diferencia de las variables, el tamaño del efecto se calcula con:

- Eta cuadrado, variables independientes y dependientes, estadístico de causa y efecto, no hay comparaciones.

-Epsilon cuadrado: similar a R2 ajustado, como sabemos la R2, es aplicable en regresiones lineales, para ver el nivel o el grado de predicción que tiene el modelo

-Omega cuadrado (efecto fijo): Muestras pequeñas (2 o más variables explicativas), algo similar que la eta cuadrada

-Omega cuadrado (efecto aleatorio): Cuando los diseños son con factores medios, es el mas usado el omega cuadrado, con el efecto aleatorio.

Tenemos una matriz, la variable de agrupación y tenemos lo valores, esto vamos a verlo con la T student para ver datos independientes, nos vamos a analizar, comparar medias y mediciones, t muestras independientes, pasamos la variable todo, a variable de prueba, y agrupación a variable de agrupación, ponemos definir grupos 2 variables, damos aceptar y lo que tenemos en el cuadro de pruebas de muestras independientes, la  F de S, la significancia, P de dos factores,  0.6, Esto nos dice que son iguales significativamente.

Prestamos atención en la Q de Chohen corrección de Hedges delta de Glass, estimación de puntoso.141, el negativo no lo tenemos en cuanta, esto significa el orden de las variables como se han restado, entones en caso de la corrección de Hedges sus casos son para variables explicativas.

En el Jamovi, es un programa muy practico también, un programa estadístico, apretamos análisis, luego prueba T, insertamos, esto puede leer archivos .sav, navegamos y tenemos los estadísticos que estamos buscando, la T de student de muestras independientes, vamos a prueba T, inmediatamente salen los valores, par amuestras independientes. Pasamos la variable peso a variables dependientes y genero a la variable de agrupación, inmediatamente sale un valor.

El Jamuvi, nos da la D de Cohen, si quisiéramos ver el ANOVA con el Jamuvi, vamos a ver que no tiene el tamaño del ejemplo, solo tiene en la T cuando compara dos cuantitativas. El que si tiene el tamaño del efecto es el SPSS, para el ANOVA.

Con el estadístico de Tukey el tamaño del efecto es más preciso todavía, nos da la diferencia entre medias: Antes (antes-después, antes- final), después (después-antes y  después- final), final (final-antes y final-después) y salen las diferencias de las medias, en cambio el tamaño del efecto, el omega cuadrado efecto aleatorio nos da 0.012, es bastante reducido